Khi xu hướng chuyển đổi số ngày càng lớn mạnh, cộng hưởng với những làn sóng như big data, blockchain thì cũng là lúc từ khóa “data analytics” được nhắc tới ngày càng nhiều. Vậy data analytics là gì? Hiểu thế nào cho đúng và toàn diện về data analytics? Hãy cùng SOM tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây nhé.
Data analytics là gì?
Để hiểu đúng về analytics nên bắt đầu từ bức tranh toàn cảnh của data science (khoa học dữ liệu).
Data science là lĩnh vực áp dụng toán học, thống kê ứng dụng kết hợp với kiến thức của nhiều lĩnh vực khác nhau để diễn giải dữ liệu thô, phức tạp thành những thông tin giá trị cho việc ra quyết định.
Khoa học dữ liệu bắt đầu bằng khai thác dữ liệu (data mining). Khai thác dữ liệu sẽ tập trung vào việc thu thập liệu là chính, vì thế những dữ liệu lúc này chỉ là những dữ liệu thô và chưa có giá trị thực.
Data analytics chính là mắt xích chuyển giao quan trọng biến những dữ liệu thô thành những thông tin có giá trị để lý giải hoặc giải quyết một vấn đề cụ thể.
Cụ thể thì data analytics là một quá trình gồm những bước chính như: tổng hợp dữ liệu thô, chọn lọc, phân nhóm, sử dụng những phương pháp khoa học đặc thù để phân tích và đưa ra kết luận. Có thể hiểu theo một cách đơn giản thì data analytics là hoạt động phân tích các dữ liệu thô thành các thông tin dễ hiểu và trực quan nhằm hỗ trợ cho quyết định của doanh nghiệp được giảm thiểu rủi ro, tối ưu nguồn lực và dự đoán tương lai.
Những dữ liệu thô hay “ma trận số” sẽ được giải nghĩa bởi data analytics khiến cho doanh nghiệp có cơ sở chắc chắn trong từng bước đi thậm chí sớm nắm bắt được xu hướng mới.
Cách phân loại data analytics
Hiện nay, data analytics được chia thành 4 loại cơ bản như sau:
1. Phân tích mô tả (Descriptive analytics):
Phân tích dữ liệu dạng này thường nhắm vào việc mô tả những dữ liệu đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Những dữ liệu trong lịch sử sẽ được tổng hợp, so sánh và đưa ra những kết luận – Ví dụ như tỷ lệ tăng trưởng doanh thu của tháng này so với tháng trước; xu hướng người dùng lựa chọn những thương hiệu có thành phần “organic”, “xanh”, “sản xuất bền vững”…tăng lên trong những năm gần đây.
2. Phân tích chẩn đoán (diagnostic analytics):
Cách tiếp cận này tập trung phân tích LÝ DO của những diễn biến đã xảy ra. Trong quá trình vận hành, doanh nghiệp sẽ đối mặt với không ít những vấn đề không như dự tính. diagnostic analytics này mang nhiệm vụ chẩn đoán nguyên nhân của vấn đề để doanh nghiệp rà soát, điều chỉnh nhanh chóng.
Ví dụ như thái độ của nhân viên ca sáng tại một cửa hàng bánh ngọt chưa tốt là nguyên nhân chính khiến doanh thu ca sáng giảm và chênh lệch với ca tối.
3. Phân tích dự đoán (predictive analytics):
Cách tiếp cận này của data analytics nhằm đưa ra những dự đoán trong tương lai gần dựa trên cơ sở dữ liệu trong lịch sử. Ví dụ thời tiết nắng nóng sẽ ảnh hưởng tới tình hình kinh doanh ở năm ngoái. Vậy nếu như tình hình thời tiết năm nay cũng như vậy thì khả năng cao thì doanh thu sẽ bị ảnh hưởng như cùng kỳ năm trước.
4. Phân tích đề xuất (prescriptive analytics):
Phân tích dữ liệu loại này là sự tổng hợp của tất cả phân loại trên để hiểu sâu sắc dữ liệu để từ đó đề xuất các hoạt động phù hợp. Ví dụ như nếu thời tiết nắng nóng năm nay sẽ khắc nghiệt hơn năm ngoái thì cửa hàng nước uống nên chuẩn bị thêm nước đá để bảo quản nguyên vật liệu, áp dụng các chương trình khuyến mãi như mua “mua 1 tặng 1” để thúc đẩy sự mua hàng của người dùng.
Quy trình của data analytics:
Data analytics là một quá trình phức tạp, đòi hỏi không chỉ cả kinh nghiệm mà còn cả kinh nghiệm. Để đưa những con số vô hồn trở thành thông tin hữu ích cho doanh nghiệp thì quá trình phân tích dữ liệu cần được tiến hành theo một quy trình cụ thể:
- Xác định tiêu chuẩn chọn lựa hoặc cách các dữ liệu được phân nhóm: những dữ liệu thô là vô biên do đó để tận dụng được tất cả cũng như tiết giảm thời gian, doanh nghiệp sẽ cần lập ra những tiêu chí cụ thể như một cách để định hướng cho quá trình thu thập dữ liệu. Ví dụ như chọn lọc theo độ tuổi, giới tính, thu nhập…
- Thu thập dữ liệu: dựa trên những tiêu chí đã xác định để tìm kiếm những dữ liệu phù hợp. Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn như: khảo sát online, dữ liệu có sẵn trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp, thống kê từ quan sát, phỏng vấn trực tiếp,…
- Tổ chức và phân loại: sau khi có được những dữ liệu đúng với tiêu chí đặt ra, bước tiếp theo của quy trình data analytics là sắp xếp chúng theo từng nhóm. Bằng cách phân nhóm, quá trình phân tích sẽ diễn ra dễ dàng và đạt hiệu quả cao hơn.
- Rà soát: vì những dữ liệu đầu vào cũng chỉ là những dữ liệu thô, cho nên không tránh khỏi những lỗi còn tồn động. Do đó, sau khi phân loại cần tiến hành rà soát lại một lần nữa trước khi các data analyst (nhà phân tích dữ liệu liệu) phân tích dữ liệu.
Bước này nhằm đảm bảo dữ liệu được sàng lọc cẩn thận, tính chính xác và những kết luận sau cùng mới thật sự mang lại giá trị cho doanh nghiệp
Những lợi ích của data analytics trong doanh nghiệp
Và data analytics là một phần tất yếu và gắn liền với quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp. Nó giúp cho doanh nghiệp tối ưu được hoạt động của mình bằng cách dựa trên những dữ liệu thực tiễn làm cơ sở cho từng quyết định trong doanh nghiệp.
Đồng thời đây cũng là ‘nền tảng’ hỗ trợ công cuộc phân tích kinh doanh (business analytics). Để từ đó giúp cho doanh nghiệp nắm được thực trạng hoạt động của doanh nghiệp, nguyên nhân của những vấn đề doanh nghiệp đang đối mặt, dự đoán được một cơ số các vấn đề và dự toán trước được cho được những vấn đề này.
Có thể thấy được vai trò ngày càng lớn của data analytics trong kinh doanh hiện đại. Doanh nghiệp vẫn có thể tiếp tục vận hành ổn định nếu duy trì cách thức quản lý, ra quyết định, giải quyết vấn đề hiện tại, nhưng để tạo ra sự bứt phá, giảm bớt rủi ro, tăng trưởng nhưng không đánh cược, tối ưu kinh doanh nhưng không vấp phải sai lầm cũ, data analytics sẽ là một trong những năng lực cần phát triển ở tổ chức.
Và với cương vị của người lãnh đạo, có thể bạn không cần nắm rõ các thao tác thống kê xử lý dữ liệu nhưng cần có sự nhìn nhận ở cấp tổng quan để phối hợp cùng nhân sự liên quan, biến những dữ liệu thô hay phân tích thành ‘đòn bẩy tăng trưởng’.
Các chủ đề có thể bạn quan tâm về quản trị vận hành và kinh doanh trong thời đại mới:
- Big data là gì? Đâu là ứng dụng của dữ liệu lớn cho nhà quản lý?
- 3 khóa học kỹ năng quản lý và lãnh đạo giúp bạn ‘bớt gồng’ trên chiếc ghế điều hành
- 3 lợi ích của học phân tích dữ liệu trong thời đại 4.0
